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搜索引擎-倒排索引基础知识

这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引（参考图3-4）。...图3-5是一个相对复杂些的倒排索引，与图3-4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图3-5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作，如果没有找到这个单词，说明文档集合内没有任何文档包含单词，则搜索结果为空。

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ElasticsSearch 之 倒排索引

这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引。...在图4中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...比如单词“谷歌”，其单词编号为1，倒排列表为{1,2,3,4,5}，说明文档集合中每个文档都包含了这个单词。 ?...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。...以图为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

后端技术杂谈1：搜索引擎基础倒排索引

这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引（参考图3-4）。...比如单词“谷歌”，其单词编号为1，倒排列表为{1,2,3,4,5}，说明文档集合中每个文档都包含了这个单词。 ?...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作

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倒排索引

这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引（参考图3-4）。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作

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搜索引擎背后的数据结构和算法

爬虫按照广度优先的策略，不停地从队列中取出链接，然后爬取对应的网页，解析出网页里包含的其他网页链接，再将解析出来的链接添加到队列中。...在对网页文本信息分词的过程中，我们拿分割出来的单词，先到散列表中查找，如果找到，那就直接使用已有的编号；如果没有找到，再去计数器中拿号码，并且将这个新单词以及编号添加到散列表中。...倒排索引（Inverted index）中记录了每个单词以及包含它的网页列表。 ? 如何通过临时索引文件，构建出倒排索引文件呢？...index.bin：倒排索引文件，记录每个单词编号以及对应包含它的网页编号列表 term_offsert.bin：记录每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置。...拿这k个偏移位置，去倒排索引（index.bin）中，查找k个单词对应的包含它的网页编号列表。得到了k个网页编号列表。 针对这k个网页编号列表，统计每个网页编号出现的次数。

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简单理解倒排索引

这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引（参考图1-2）。...比如单词“谷歌”，其单词编号为1，倒排列表为{1,2,3,4,5}，说明文档集合中每个文档都包含了这个单词。 ?...图3是一个相对复杂些的倒排索引，与图3的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同

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信号（二）- 生产者消费者示例

它记录它的创建以及由于信号量在等待列表中而发生的任何回调。 Producer – 一个类，其主要方法增加信号量值。增量是一个随机选择的小整数。完成增量后，该方法会在下一个增量之前延迟一小段随机数秒。...Consumer 消费者——这是对生产者的补充。此类的主要方法尝试将信号量减少一个随机选择的小整数。它将递减请求添加到其等待列表中，等待时间也是随机选择的秒数。...根据需要，它是 %SYSTEM.Semaphore 的子类，并提供方法 WaitCompleted 的实现。为了简单起见，初始化信号量的代码也包含在这个类中。...信号量中存在非零数量或等待超时。/// 减少的数量作为参数传递给此方法；零，在超时的情况下。/// /// 调用此方法后，信号量将从等待多列表中删除。...第一个是保存记录消息所需的结构的初始化，以及归档提交到日志的消息及其后续显示的方法。第二组方法处理生成编号序列的名称以识别生产者和消费者。

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逐步理解Transformers的数学原理

但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。 那就开始吧！...现在，每个单词embedding都由5维的embedding向量表示，并使用Excel函数RAND() 用随机数填充值。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。...添加到单词embedding矩阵的上一步获得的转置输出。...在我们的例子中，我们将假设线性矩阵 (黄色，蓝色和红色) 包含随机权重。这些权重通常是随机初始化的，然后在训练过程中通过反向传播和梯度下降等技术进行调整。

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独家 | 逐步理解Transformers的数学原理

但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。 那就开始吧！...现在，每个单词embedding都由5维的embedding向量表示，并使用Excel函数RAND() 用随机数填充值。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。...添加到单词embedding矩阵的上一步获得的转置输出。...在我们的例子中，我们将假设线性矩阵 (黄色，蓝色和红色) 包含随机权重。这些权重通常是随机初始化的，然后在训练过程中通过反向传播和梯度下降等技术进行调整。

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大数据ELK（三）：Lucene全文检索库介绍

，通过之前建立好的索引来查询，将索引中单词对应的文本位置、出现的次数返回给用户，因为有了具体文本的位置，所以就可以将具体内容读取出来了类似于通过字典中的检索字表查字的过程二、Lucene简介图片Lucene...是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。...在本书后续内容，很多情况下会使用文档来表征文本信息。文档集合(Document Collection)：由若干文档构成的集合称之为文档集合。...倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。...根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。倒排文件(Inverted File)：所有单词的倒排列表往往顺序地存储在磁盘的某个文件里，这个文件即被称之为倒排文件，倒排文件是存储倒排索引的物理文件。

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第四章: HEVC中的运动补偿

这样形成的 RefPicList0 和 RefPicList1 列表可以将这些列表中存储的参考图像索引作为指向 DPB 中特定帧的指针，用于预测当前视频帧中正在编码的块。...参考帧的索引包含当前图像所有块的同位块，该索引在图像编码的标头部分进行传输。 两个候选列表的形成过程如下。...如前所述，如果在检查完空间候选块后，列表 {CandA, CandB} 仍未全部填满，则会在列表中添加所谓的同位块。该块位于参考帧中，参考帧的编号包含在编码帧的标头部分。...如果包含像素 C_0 的候选块满足作为同位块使用的条件（即已在间预测模式下编码，且属于与被编码块编号相同的 LCU），则将其置于列表 {CandA，CandB} 中的第一个空缺位置。...否则，包含像素 С_1 的候选块将被放在该位置上，前提同样是它满足作为同位块的条件。 将共定位块添加到列表 {CandA、CandB} 后，列表中剩余的空位置将填充零运动矢量。 图 3.

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Python列表与元组

一、List列表的概念 List列表---一组有序、可变的数据集合；我们可以通过List列表的索引编号（位置编码）来访问列表中的元素；集合中的任何一个元素，称为集合的元素或者成员；同一个列表集合中可以同时存储数字...、字符、字符串，甚至包含另一个List；创建List列表的方法有两种： （1）创建的时候直接复制 list01 = [100,90,80,70] （2）创建空list然后插入 list01 = [] list01...列表元素的访问 如何取List列表中的元素？...[起始索引：结束索引：每次变化的索引值] list01 = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100] print(list01[0]) # 结果：10 解释：访问列表集合的第一个元素...import random a = 0 a = random.randint(100,999) 生成随机数需要导入包random，使用random.randint(起始值,结束值) 包含头尾生成范围内的随机数

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倒排索引-搜索引擎的基石

），包含这个单词的一系列倒排索引项形成了列表结构，这就是某个单词对应的倒排列表。...图1 倒排列表 在实际的搜索引擎系统中，并不存储倒排索引项中的实际文档编号，而是代之以文档编号差值（D-Gap）。...文档编号差值是倒排列表中相邻的两个倒排索引项文档编号的差值，一般在索引构建过程中，可以保证倒排列表中后面出现的文档编号大于之前出现的文档编号，所以文档编号差值总是大于0的整数。...， 2）使用hash去重单词term 3）对单词生成倒排列表 倒排列表就是文档编号DocID，没有包含其他的信息（如词频，单词位置等），这就是简单的索引。...4.3 合并法建立索引 归并法,即每次将内存中数据写入磁盘时，包括词典在内的所有中间结果信息都被写入磁盘，这样内存所有内容都可以被清空，后续建立索引可以使用全部的定额内存。

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倒排索引

），包含这个单词的一系列倒排索引项形成了列表结构，这就是某个单词对应的倒排列表。...右图是倒排列表的示意图，在文档集合中出现过的所有单词及其对应的倒排列表组成了倒排索引。 在实际的搜索引擎系统中，并不存储倒排索引项中的实际文档编号，而是代之以文档编号差值（D-Gap）。...文档编号差值是倒排列表中相邻的两个倒排索引项文档编号的差值，一般在索引构建过程中，可以保证倒排列表中后面出现的文档编号大于之前出现的文档编号，所以文档编号差值总是大于0的整数。...　　倒排列表就是文档编号DocID，没有包含其他的信息（如词频，单词位置等），这就是简单的索引。 　　...合并法 归并法 [4] ,即每次将内存中数据写入磁盘时，包括词典在内的所有中间结果信息都被写入磁盘，这样内存所有内容都可以被清空，后续建立索引可以使用全部的定额内存。

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Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战（二）

，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。...假设有五个文档： [20201130193959490.png] 通过分词后，每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词...下图是一个相对复杂些的倒排索引，与上图的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...[202011301943320.png] 最后，实用的倒排索引还可以记载更多的信息，上图所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息

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猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

，arange()函数的功能类似于Python中的range()函数，不同的是，arange()函数会返回一维数组而非列表。...4.1 使用整数索引访问元素 numpy中可以使用整数索引访问数组，以获取该数组中的单个元素或一行元素。 一维数组访问元素的方式与列表访问元素方式相似，它会根据指定的整数索引获取相应位置的元素。...当使用花式索引访问一维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引，依次根据各个索引获取对应位置的元素，并将这些元素以数组的形式进行返回；当使用花式索引访问二维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引...，将第二个花式索引对应列表的各元素作为列索引，再按照“二维数组[行索引，列索引]”的形式获取对应位置的元素。...transpose()方法需要接收一个由轴编号构成的元组，返回一个按轴编号互换后的新数组。

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《自制搜索引擎》笔记

1-3 深入理解倒排索引 倒排索引 = 词典 + 倒排文件 从倒排索引中查找单词 如何查找同时包含了多个单词的文档呢？...查找时只 需要先从词典中找出各个单词，然后分别获取这些单词的倒排列表并加 在一起，由此计算出包含在各个倒排列表中的文档编号的交集。 将单词的位置信息加入倒排文件中 文档级别的倒排文件。...3-2 构建倒排索引 在存储器上创建倒排列表 最直接的方法就是不断地 将倒排项（文档编号和位置信息）添加到存储器上的倒排列表的末尾。...② 为每个词元创建倒排列表并将该倒排列表添加到小倒排索引中。 ③ 每当小倒排索引增长到一定大小，就将其与存储器上的倒排索引 合并到一起。...⑤ 计算已添加到检索结果中的各文档与查询的匹配度（在 wiser中，我们使用 TF-IDF 值作为匹配度）。 ⑥ 将检索结果按照匹配度的降序排列。

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